图像增强：利用Matlab双边滤波对水下图像进行Retinex算法处理【含Matlab源程序 6819期】.md

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简介：
提供的资料，包括在和武动乾坤平台上传的代码，都已包含完整的运行代码，经过严格测试确认能够顺利执行，并且特别适合初学者使用。 1、资料包内容概述：主程序：main.m 文件；辅助函数：其他M文件，无需用户手动启动即可调用。同时，还提供了运行结果的视觉效果图，以便于理解和验证。 2、采用Matlab 2019b版本进行运行，若运行过程中出现任何错误，请根据系统提供的提示信息进行相应的调整；如果仍然无法解决，欢迎通过私信向博主寻求协助。 3、执行操作流程首先，请将所有相关文件复制至Matlab工作目录；随后，双击打开名为main.m的程序文件；接着，点击“运行”按钮，等待程序完成计算后即可获得最终结果。 4、仿真咨询若您需要其他类型的服务，请随时通过私信与博主联系，或扫描博客文章底部的二维码获取QQ名片。 4.1 博客或相关资源的完整代码提供 4.2 期刊文献或参考文献的完整复现 4.3 定制化的Matlab程序开发 4.4 科研领域的合作项目支持图像增强技术：包括同态滤波图像增强、萤火虫算法图像增强等；图像去雾技术：涵盖直方图均衡化结合Retinex理论的图像去雾方法、暗通道图像去雾技术、偏振水下模糊图像去雾方法以及双边滤波图像去雾技术，同时还支持颜色衰减先验的图像去雾方案。

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【图像增强】利用MATLAB双边滤波实现Retinex水下图像优化【附MATLAB源码 6819期】.md

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本文介绍了使用MATLAB中的双边滤波技术来实施Retinex算法，以改善水下图像的质量。文中详细解释了该方法的原理和实践过程，并提供了相关的MATLAB代码供读者参考学习。在上发布的所有关于Matlab的资料都附有对应的代码，并且这些代码均可运行并经过验证可用，非常适合初学者。 1. 代码压缩包内容： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；无需单独运行。运行结果效果图已包含在内。 2. 支持的Matlab版本 Matlab 2019b。如果遇到问题，根据错误提示进行相应修改即可；如需更多帮助，请联系博主寻求支持。 3. 如何操作： - 步骤一：将所有文件放置于Matlab当前工作目录中； - 步骤二：双击打开main.m 文件； - 步骤三：点击运行，等待程序执行完毕以获取结果； 4. 其他服务咨询如有需要其他相关帮助或服务，请联系博主： 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 根据期刊或参考文献进行复现 4.3 定制Matlab程序开发项目 4.4 科研合作机会图像增强技术包括同态增晰、萤火虫算法；此外，还有多种去雾方法可供选择：直方图均衡化结合Retinex理论的去雾处理、暗通道先验去雾、偏振水下模糊图像优化及双边滤波和颜色衰减先验模型的去雾技术。

【图像增强】利用MATLAB实现双边滤波与Retinex技术的图像增强【附带MATLAB源码 4233期】.md

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本文介绍了使用MATLAB实现图像增强的方法，结合了双边滤波和Retinex理论。文章提供了详细的代码示例（MATLAB源码），帮助读者理解和实践图像处理技术。上传的Matlab资料包括可运行代码，适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；无需单独运行。 - 运行结果效果图包含在内。 2. 兼容版本 - Matlab 2019b，如遇问题请根据提示进行修改。 3. 操作步骤：步骤一：将所有文件解压到Matlab的当前工作目录中；步骤二：双击打开main.m文件；步骤三：运行程序直至完成并查看结果。 4. 仿真咨询如有其他需求，可以联系博主或通过博客文章中的方式获取帮助。功能包括： - 图像增强：同态增晰图像增强、萤火虫算法图像增强等； - 图像去雾：直方图均衡化+Retinex理论去雾、暗通道去雾、偏振水下模糊图像去雾和双边滤波图像去雾，颜色衰减先验方法。

利用MATLAB进行水下图像增强

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本研究探讨了运用MATLAB软件对水下环境中的图像进行处理和优化的方法，旨在改善水下视觉效果，提高图像清晰度与色彩还原度。基于MATLAB的四种水下图像增强算法：色彩平衡与融合、两步法增强单幅水下图像、水下图像融合以及两步法增强单幅水下图像的实现，同时通过GUI进行显示，并用PSNR（峰值信噪比）、UCIQE（通用颜色质量评价指标）、UIQM（统一图像质量矩阵）、SSIM（结构相似度指数）和MSE（均方误差）五种指标进行对比。 README文档非常详细，代码能够顺利运行。如果遇到任何问题，请私聊说明具体情况。其中算法涉及到的论文： 1. TWO-STEP APPROACH FOR SINGLE UNDERWATER IMAGE ENHANCEMENT 2. Color Balance and Fusion for Underwater Image Enhancement 使用方法：运行gui.m文件，将待处理图像路径复制到“图像路径文本框”中（例如：F:H0307035Algorithm2inputhazed1.jpg），点击读取图像。注意路径不要带双引号或单引号‘。

基于双边滤波及Retinex理论的图像增强方法

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本文提出了一种结合双边滤波与Retinex理论的图像增强技术，旨在提升图像对比度和细节表现力，适用于低光照或色彩偏差严重的图像处理。基于双边滤波与Retinex理论的图像增强技术能够有效提升图像细节。

水下图像处理：含图像增强MATLAB开发资源

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本项目提供了一系列用于水下图像处理的MATLAB工具和代码，重点在于图像增强技术，旨在改善水下环境中的视觉效果。用于水下图像的CLAHE技术可以有效改善低光照条件下的图像质量，增强对比度并保留细节。这种方法通过对局部区域进行直方图均衡化处理来减少噪声的影响，特别适用于提升水下摄影或海洋探测中获取的图片清晰度和可读性。

【图像增强】运用MATLAB实现同态滤波、Retinex及模糊技术的图像增强方法【附带MATLAB源码 1013期】.md

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本文介绍了使用MATLAB进行图像增强的方法，包括同态滤波、Retinex算法和模糊技术，并提供了相关代码。适合对图像处理感兴趣的读者学习参考。在上发布的关于Matlab的资料包含了可运行的代码，并且经过测试确认有效，适合初学者使用。 1. **代码压缩包内容**： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件（无需单独运行）； - 运行结果效果图； 2. **适用Matlab版本**：使用的是Matlab 2019b，如遇问题，请根据提示进行修改或寻求帮助。 3. **操作步骤**： - 步骤一：将所有文件放置在当前的MATLAB工作目录中； - 步骤二：双击打开main.m文件； - 步骤三：点击运行按钮等待程序完成并查看结果； 4. **仿真咨询与服务** 如需进一步的服务，可以联系博主： 4.1 博主提供博客或资源的完整代码； 4.2 帮助复现期刊或参考文献中的内容； 4.3 提供定制化的MATLAB程序开发； 4.4 推进科研合作项目。图像增强技术包括：同态增晰图像增强、萤火虫算法图像增强等。去雾处理方法有：直方图均衡化+Retinex理论去雾、暗通道去雾、偏振水下模糊图像的去雾以及双边滤波和颜色衰减先验模型下的去雾。

【图像增强】利用DEHAZENET和HWD进行水下退化图像去散射处理.md

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本篇文章介绍了一种基于DEHAZENET和HWD的方法，专门用于提升水下图像的质量，通过减少水体散射效应来增强图像的清晰度与细节。基于DEHAZENET和HWD的水下去散射图像增强方法研究

基于自适应双边滤波的Retinex图像增强方法

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本研究提出了一种基于自适应双边滤波的Retinex理论改进算法，有效提升了图像的对比度和清晰度，尤其在低光照条件下表现优异。本段落提出了一种基于参数估计的双边滤波Retinex算法来解决现有Retinex算法无法自动调节参数的问题。该方法首先采用主成份分析与Canny边缘检测技术分别实现噪声评估及边缘强度计算；接着，通过线性相关运算确定了空间几何标准差和亮度标准差这两个关键参数值；随后应用此参数估计的双边滤波手段将图像分离成照度图层与反射图层；最后对这两部分进行不同的压缩和增强处理，并重新合成一幅新的高质量图像。实验结果表明，该算法不仅能自动调整所需参数，还能显著减少光晕效应的影响。

基于双边滤波及Retinex算法的矿井图像增强技术

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本研究提出了一种结合双边滤波与Retinex理论的新型矿井图像增强方法，旨在优化低光照条件下的视觉效果，提升细节清晰度和对比度。本段落提出了一种结合双边滤波与多尺度Retinex算法的图像增强方法，以克服传统双边滤波导致细节丢失及Retinex算法在光照变化剧烈情况下产生光晕伪影的问题。该方法首先通过小波分解将原始图像分为高频和低频系数部分；随后对低频系数应用了结合多尺度Retinex与双边滤波的处理方案，而高频系数则采用软阈值滤波技术进行优化；最后利用离散小波反变换获得增强后的图像，并对其局部对比度进行了自适应加强。实验结果显示，该方法能有效改善图像的颜色失真问题，保留更多细节并提升对比度，在后续特征提取中具有潜在的应用价值。